Cuproptosis-based layer-by-layer silk fibroin nanoplatform-loaded PD-L1 siRNA combining photothermal and chemodynamic therapy against metastatic breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Cuproptosis is a newly identified form of copper-dependent cell death that differs from other known pathways. This discovery provides a new way to explore copper-based nanomaterial applications in cancer therapy. This study used a layer-by-layer self-assembling method to load Cu 2-x S nanoparticle (NP) cores with the siRNA of the PD-L1 immune escape-related gene and wrap a silk fibroin (SF) shell to form a multifunctional copper-based SF nanoplatform, denoted as CuS-PEI-siRNA-SFNs. CuS-PEI-siRNA-SFNs induced cuproptosis and exerted an antitumor effect via multiple mechanisms, including photothermal therapy (PTT), chemodynamic therapy (CDT), and immune activation. The presence of significant dihydrolipoamide S -acetyltransferase (DLAT) oligomers in 4T1 cells treated with CuS-PEI-siRNA-SFNs indicated the triggering of cuproptosis. Furthermore, in vivo experimental results showed that CuS-PEI-siRNA-SFNs efficiently accumulated in the tumor tissues of 4T1 tumor-bearing mice inhibited primary tumor and lung metastasis, and displayed excellent biosafety and antitumor activity. This study demonstrated that the synergistic effect of cuproptosis, PTT, CDT, and immune activation showed promise for treating metastatic breast cancer. • Core-shell nanoparticles were prepared by layer-by-layer self-assembling method. • Synergistic effect of cuproptosis and other treatment for metastatic breast cancer. • The effect of inhibiting lung metastasis of breast cancer was significant. • The shell structure of silk fibroin improved the biocompatibility and therapeutic effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».